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test
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真の答えは分かっているのですから、それごとに正解数と判別回数を積算していけば出せますよね。そういうことではなく？
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def _eval(sess, top_k_op, input_image, label_placeholder):
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if not FLAGS.test_data:
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return np.nan
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image_reader = Cifar10Reader(FLAGS.test_data)
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true_count = 0
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for index in range(30000):
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image = image_reader.read(index)
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# この、predictions の形を調べて下さい。
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predictions = sess.run([top_k_op],
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feed_dict={
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input_image: image.byte_array,
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# これが、評価した画像のクラスです。
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label_placeholder: image.label
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})
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# これが、今表示している「正解の数」です。
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# おそらく、正解の時に1、不正解の時に0になっていると思います。
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# ですから、「全体の数」と「正解した数」について、クラスス数の配列を作って、
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# ここでクラス別に足し込んでいき、
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true_count += np.sum(predictions)
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image_reader.close()
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# 最後に「正解した数」÷「全体の数」をすれば、クラスごとの正解率が求まります。
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return (true_count / 30000.0)
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